包邮HALCON数字图像处理

第1章 绪论 1 1.1 图像和图像处理 1 1.1.1 图像 1 1.1.2 数字图像 2 1.1.3 图像处理及其发展过程 2 1.2 数字图像处理的步骤和方法 4 1.3 数字图像处理系统的硬件组成 5 1.4 数字图像处理技术的研究内容与应用领域 6 1.4.1 数字图像处理技术的研究内容 6 1.4.2 数字图像处理的主要应用领域 7 1.4.3 数字图像处理技术的发展方向 11 1.5 数字图像处理技术的相关学科和领域 11 1.6 HALCON概述 13 1.6.1 HDevelop简介 13 1.6.2 HALCON功能及应用简介 14 1.6.3 HDevelop图形组件 15 本章小结 23 习题 23 第2章 数字图像基础 24 2.1 图像的数字化 24 2.1.1 图像采样 26 2.1.2 图像量化 28 2.1.3 采样与量化参数的选择 30 2.1.4 压缩编码 31 2.2 数字图像的数值描述 31 2.3 直方图 33 2.3.1 直方图的性质 34 2.3.2 直方图的应用 34 2.4 数字图像的文件格式及参数 36 2.5 灰度图像的灰度级分辨率 38 2.6 图像像素间的关系 38 2.6.1 相邻像素 38 2.6.2 邻接性、连通性、区域和边界 39 2.6.3 像素间距测量 40 2.7 线性与非线性的计算 41 本章小结 41 习题 42 第3章 HALCON图像处理基础 43 3.1 HALCON 控制语句 43 3.1.1 条件语句 43 3.1.2 循环控制语句 46 3.1.3 中断语句 47 3.2 算子 47 3.2.1 算子及算子编辑窗口 47 3.2.2 算子查询 49 3.2.3 算子编辑 50 3.2.4 算子更改 52 3.2.5 算子运行 52 3.3 HALCON图像处理入门 52 3.3.1 HALCON图像读取 52 3.3.2 HALCON图像显示 58 3.3.3 HALCON 图像转换 60 本章小结 62 习题 62 第4章 HALCON数据结构 63 4.1 HALCON Image图像 63 4.1.1 Image的分类 63 4.1.2 Image的通道 63 4.2 HALCON Region区域 67 4.2.1 Region初步介绍 67 4.2.2 Region的点线 75 4.2.3 Region的行程 83 4.2.4 Region的区域特征 86 4.3 HALCON XLD轮廓 94 4.3.1 XLD初步介绍 94 4.3.2 XLD的数据结构分析 96 4.3.3 XLD的特征分析 100 4.3.4 XLD的回归参数 104 4.4 Handle句柄 107 4.5 Tuple数组 107 本章小结 111 习题 111 第5章 图像运算 112 5.1 图像的代数运算 112 5.1.1 图像加法 113 5.1.2 图像减法 116 5.1.3 图像乘法 117 5.1.4 图像除法 118 5.1.5 图像逻辑运算(位操作) 119 5.2 图像的几何变换 120 5.2.1 图像几何变换的一般表达式 120 5.2.2 图像变换之仿射变换 122 5.2.3 投影变换 126 5.2.4 灰度插值 127 5.3 基于HALCON的图像校正 129 本章小结 132 习题 132 第6章 图像增强 133 6.1 图像增强的概念和分类 133 6.2 灰度变换 134 6.2.1 灰度变换的基础知识 134 6.2.2 线性灰度变换 135 6.2.3 分段线性灰度变换 137 6.2.4 非线性灰度变换 139 6.3 直方图处理 142 6.3.1 灰度直方图的定义和性质 142 6.3.2 直方图均衡化 145 6.3.3 直方图规定化 149 6.4 图像的平滑 150 6.4.1 图像噪声 150 6.4.2 局部统计法 151 6.4.3 空域平滑法 152 6.4.4 中值滤波 154 6.4.5 频域低通滤波 157 6.5 图像的锐化 161 6.5.1 一阶微分算子法 161 6.5.2 拉普拉斯算子法 164 6.5.3 高通滤波法 166 6.6 图像的彩色增强 170 6.6.1 真彩色增强 170 6.6.2 伪彩色增强 171 6.6.3 假彩色增强 172 本章小结 173 习题 173 第7章 图像分割 175 7.1 阈值分割 175 7.1.1 实验法 175 7.1.2 根据直方图谷底确定阈值法 176 7.1.3 迭代选择阈值法 177 7.1.4 *小均方误差法 178 7.1.5 *大类间方差法 180 7.2 边缘检测 182 7.2.1 边缘检测概述 182 7.2.2 边缘检测原理 182 7.2.3 边缘检测方法的分类 183 7.2.4 典型算子 183 7.3 区域分割 191 7.3.1 区域生长法 192 7.3.2 区域分裂与合并法 193 7.4 Hough变换 195 7.4.1 直线检测 195 7.4.2 曲线检测 197 7.4.3 任意形状的检测 198 7.5 动态聚类分割 199 7.5.1 K均值聚类算法 200 7.5.2 模糊C均值聚类算法 201 7.6 分水岭算法 202 本章小结 204 习题 204 第8章 图像匹配 205 8.1 基于像素的匹配 205 8.1.1 归一化互相关灰度匹配 205 8.1.2 序贯相似性检测算法匹配 207 8.2 基于特征的匹配 212 8.2.1 不变矩匹配法 212 8.2.2 距离变换匹配法 214 8.2.3 *小均方误差匹配法 216 8.3 图像金字塔 220 8.4 Matching助手 224 本章小结 229 习题 229 第9章 数学形态学在图像处理中的应用 230 9.1 数学形态学预备知识 230 9.2 二值图像的基本形态学运算 231 9.2.1 腐蚀 231 9.2.2 膨胀 234 9.2.3 开、闭运算 236 9.2.4 击中击不中变换 239 9.3 二值图像的形态学应用 241 9.3.1 边界提取 241 9.3.2 孔洞填充 242 9.3.3 骨架 244 9.3.4 Blob分析 245 9.4 灰度图像形态学 248 9.4.1 灰度腐蚀 248 9.4.2 灰度膨胀 250 9.4.3 灰度开、闭运算 251 9.4.4 顶帽变换与底帽变换 255 本章小结 256 习题 257 第10章 HALCON相关实例和算法 258 10.1 字符分割识别 258 10.2 条形码识别 261 10.2.1 一维条形码识别及实例 261 10.2.2 二维条形码识别及实例 264 10.3 去雾算法 267 10.3.1 去雾算法概述 267 10.3.2 去雾算法的理论推导 268 10.4 三维匹配 274 10.4.1 基于形状的三维匹配 274 10.4.2 基于表面的三维匹配 277 10.5 图像拼接 282 10.6 创建新算子 286 本章小结 289 习题 290 第11章 标定 291 11.1 标定的目的 291 11.2 标定理论 292 11.2.1 坐标系的转换 292 11.2.2 标定的内外参数 295 11.3 HALCON标定流程 296 11.4 HALCON标定助手 301 11.5 标定应用例程之二维测量 306 本章小结 313 习题 313 第12章 HALCON混合编程 314 12.1 HALCON与VB混合编程 314 12.2 HALCON与 C#混合编程 321 12.3 HALCON与C++混合编程 327 本章小结 335 习题 335 参考文献 336